import numpy as np

"""
如果两个数组 a 和 b 形状相同，即满足 a.shape == b.shape，那么 a*b 的结果就是 a 与 b 数组对应位相乘。这要求维数相同，且各维度的长度相同。
"""
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([10, 20, 30, 40])
c = a * b
print(c)  # [ 10  40  90 160]

"""
当运算中的 2 个数组的形状不同时，numpy 将自动触发广播机制。如：
"""
a = np.array([[0, 0, 0],
              [10, 10, 10],
              [20, 20, 20],
              [30, 30, 30]])
b = np.array([0, 1, 2])
print(a + b)
print('\n')
"""
4x3 的二维数组与长为 3 的一维数组相加，等效于把数组 b 在二维上重复 4 次再运算：
"""
a = np.array([[0, 0, 0],
              [10, 10, 10],
              [20, 20, 20],
              [30, 30, 30]])
b = np.array([0, 1, 2])
bb = np.tile(b, (4, 1))  # 重复 b 的各个维度, 假设reps的维度为d，那么新数组的维度为max（d，A.ndim）
print(bb)
print(a + bb)
print('\n')

"""
如果两个 Tensor 的形状的长度不一致，会在较小长度的形状矩阵前部添加 1，直到两个 Tensor 的形状长度相等。
保证两个 Tensor 形状相等之后，每个维度上的结果维度就是当前维度上的较大值。
"""
x = np.ones([2, 1, 4])
y = np.ones((3, 1))
print('x => ', x)
print('y => ', y)
print('x+y => ', x + y)

print('\n')
print('\n')

print(np.ones([2, 3, 4, 5]))